Gabungan Sensor IoT dan Kod QR Mampu Menguruskan Ladang Tanaman Cili dengan Lebih Cekap

Penulis: Mohd Shafiq Bin Dato’ Dr. Azizan¹, Elmaliana Binti Albahari¹ & Noorman Affendi bin Marzukhi²

¹Pegawai Penyelidik Kanan MARDI
²Pengarah MARDI Perlis

Dalam era Revolusi Industri 4.0, integrasi teknologi pintar bukan lagi satu pilihan, sebaliknya telah menjadi satu keperluan mutlak untuk memacu kecekapan dalam pelbagai sektor. Antara gabungan teknologi yang kini semakin mendapat perhatian ialah sinergi antara penderia Internet Kebendaan (sensor IoT) dan Kod Respon Pantas (Kod QR). Sensor IoT bertindak sebagai “pancaindera” digital yang berfungsi mengumpul data kritikal secara masa nyata (real-time) daripada persekitaran fizikal seperti suhu, kelembapan, dan status kesihatan objek.

Bagaimanapun, lambakan data mentah yang kompleks ini memerlukan satu medium pengantar yang ringkas dan mudah diakses oleh manusia di lapangan. Di sinilah Kod QR memainkan peranannya yang sangat unik. Bertindak sebagai “pintu gerbang” digital atau antaramuka yang mesra pengguna, imbasan mudah pada sejalur Kod QR mampu menterjemahkan data IoT yang rumit kepada maklumat visual yang telus, pantas, dan boleh difahami dalam sekelip mata.

Gabungan harmoni antara pengumpulan data dinamik oleh sensor IoT dan kemudahan aksesibiliti Kod QR ini bukan sahaja merapatkan jurang antara dunia fizikal dan digital, malah membuka lembaran baharu dalam sistem pengurusan pintar yang lebih sistematik dan berpandukan data. Dalam konteks agroteknologi moden, sinergi kedua-dua teknologi ini kini menjadi nadi penting dalam pengurusan ladang cili komersial; membolehkan pengusaha memantau sistem fertigasi, tahap kelembapan batas, dan ancaman penyakit pada setiap plot tanaman cili secara mikro demi menjamin hasil tuaian yang bermutu tinggi.

Pengurusan Ladang Cili melalui Sistem CilIoT

Pada asasnya, CilIoT direka untuk mengatasi cabaran pertanian konvensional seperti pembaziran sumber baja dan air, kos buruh yang tinggi, serta kekurangan pemantauan data masa nyata. Melalui penggunaan penderia (sensor) pintar IoT, sistem ini memantau dan menguruskan pemberian nutrien serta air secara automatik dan tepat. Hasilnya, ia dapat menjamin kualiti, keseragaman cili, serta mengoptimumkan proses penuaian.

Lebih menarik lagi, projek ini merevolusikan cara pengguna akhir berinteraksi dengan produk pertanian. Setiap bungkus cili premium CilIoT didatangkan dengan kod QR khusus. Dengan hanya satu imbasan melalui telefon pintar, pengguna boleh mengakses maklumat rantaian bekalan secara telus. Antara maklumat yang dipaparkan merangkumi lokasi ladang, data persekitaran masa nyata (seperti suhu dan tahap baja), tarikh penuaian, status keselamatan sisa racun, sehinggalah kepada metrik kelestarian alam seperti jejak karbon.

Secara keseluruhannya, CilIoT bukan sahaja membantu petani mengurangkan kos dan meningkatkan pendapatan melalui pertanian berketepatan tinggi, malah ia menetapkan standard baharu dalam ketelusan pasaran. Ia memberikan keyakinan penuh kepada pengguna moden yang semakin cakna terhadap isu keselamatan, kesegaran, dan kelestarian sumber makanan mereka.

i- Penyimpanan Maklumat Sensor IoT bagi Pengepaman Baja

Bagi maklumat ini, sensor IoT telah dikonfigurasikan bagi mengepam baja jika mendapati nilai EC berkurang bagi tanaman cili di ladang. Kebiasaanya, rekod sensor akan disimpan dalam sela masa setiap tiga jam dan purata bacaan sensor sepanjang musim penanam akan dipaparkan.

ii- Portal Sistem CilIoT

Portal ini dibangunkan bagi menyimpan maklumat asas tanaman seperti nama usahawan, nama ladang, lokasi ladang, saiz ladang, kaedah penanaman, jenis tanaman, varieti, tarikh tanam, dan tarikh tuai.

iii- Pengimbas Kod QR bagi Maklumat Tanaman

Kod QR dijana setelah keseluruhan maklumat tanaman telah berjaya direkodkan. Pengguna boleh mengimbas kod QR bagi mengetahui maklumat lebih lanjut berkaitan produk hasil tanaman yang telah dihasilkan melalui peranti telefon pintar.

Projek CilIoT membuktikan bahawa integrasi teknologi moden berupaya memacu transformasi sektor pertanian ke arah yang lebih efisien, lestari, dan berdaya saing. Penggunaan penderia (sensor) IoT terbukti memainkan peranan penting dalam menjayakan pertanian berketepatan tinggi. Melalui pemantauan masa nyata, ia dapat mengawal selia keperluan air dan nutrien tanaman secara automatik, sekaligus mengurangkan kos buruh dan pembaziran sumber sambil menjamin hasil tanaman yang seragam dan berkualiti tinggi.

Pada masa yang sama, inovasi teknologi kod QR menerusi Label Pintar telah merapatkan jurang antara petani dan pengguna akhir dengan menawarkan tahap ketelusan yang belum pernah ada sebelum ini. Dengan hanya satu imbasan, teknologi ini mendigitalkan konsep kebolehkesanan (traceability) dengan menyajikan maklumat rantaian bekalan secara lengkap bermula dari data persekitaran ladang sehinggalah kepada status keselamatan makanan dan tahap jejak karbon.

Gabungan mantap antara sensor IoT dan teknologi kod QR ini bukan sahaja berjaya meningkatkan hasil dan pendapatan usahawan tani, malah ia membina keyakinan teguh pengguna terhadap kualiti produk pertanian tempatan. Inisiatif ini jelas meletakkan satu penanda aras yang baharu bagi masa depan industri pertanian pintar negara.

Rujukan

 UbiBot. (2026, March). UbiBot Public IoT Platform Console User Guide. https://www.ubibot.com/wp-content/uploads/dlm_uploads/2019/12/Console%20User%20Guide.pdf

Mohd Shafiq bin Azizan merupakan Pegawai Penyelidik di Program Pengurusan Data dan Maklumat, MARDI.  Bidang penyelidikan beliau merangkumi pembelajaran mesin (Machine Learning), pengurusan infrastruktur teknologi maklumat, pembangunan sistem, dan sokongan teknikal bagi menyokong operasi digital MARDI.

Noorman Affendi bin Marzukhi merupakan Pegawai Penyelidik Kanan dan memegang jawatan sebagai Pengarah MARDI Negeri Perlis.  Aktif dalam penghasilan kertas kerja teknikal dan penerbitaan MARDI yang berkaitan dengan bimbingan usahawan tani, pemindahan teknologi pertanian, dan pembangunan industri asas tani

Elmaliana binti Albahari merupakan Pegawai Penyelidik Kanan di Program Pengurusan Sokongan Teknikal ICT, MARDI.  Bidang penyelidikan beliau merangkumi Multimedia Computing, pemprosesan imej (Image Processing), Kecerdasan Buatan Gunaan (Applied Artificial Intelligence), dan visualisasi data